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本文提供《人工智能算法（卷3）：深度学习和神经网络》pdf免费下载，人工智能算法一共有三卷，本篇文章提供卷3，后续相关下载会提供卷1和卷2，大家可以一起下载！
核心内容
本书作者是杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton），由王海鹏翻译，人民邮电出版社出版。书中内容丰富，讲解细致，有极大的学习和参考价值。
书中先介绍神经网络基础概念，像神经元、层、激活函数等。以神经元为例，不仅讲了其结构和工作原理，还通过简单示例让读者轻松理解其信息处理过程。对于激活函数，详细对比了多种函数的特点和适用场景，方便读者按需选择。随后深入探讨自组织映射、霍普菲尔德神经网络和玻尔兹曼机等经典网络，结合实际案例，如自组织映射识别颜色，让读者直观感受其应用。
前馈神经网络是人工智能常用算法，本书对其进行了全面介绍。详细讲解了网络结构，以及如何依据回归和分类等不同问题类型来设计网络。在计算输出和权重初始化方面，给出了具体公式和示例，并介绍了Xavier权重初始化算法等常见方法。同时，还介绍了径向基函数神经网络及其在鸢尾花数据集的应用，以及数据规范化的多种方法。
训练与评估是神经网络应用的重要环节。书中介绍了模拟退火、反向传播及其变体等多种训练算法，从原理、实现步骤到优缺点都进行了深入分析，方便读者选择。针对分类和回归问题，分别介绍了对数损失、多类对数损失、均方差计算等评估指标和方法，帮助读者准确判断神经网络性能并优化。
深度学习是当下热门话题，本书也有全面介绍。涵盖部分标记数据处理、ReLU应用、卷积神经网络和神经元Dropout等技术。卷积神经网络在计算机视觉领域应用广泛，书中详细讲解了其原理和LeNet – 5架构，通过MNIST手写数字数据集识别案例，展现其优势。深度信念神经网络也在书中详细介绍，从受限玻尔兹曼机原理到网络训练步骤，剖析深入。
为帮助读者将理论用于实践，本书以Kaggle竞赛中的Otto集团产品分类挑战赛为例，展示深度学习建模过程，包括数据整理、网络结构设计、模型训练评估及生成提交文件。还使用装袋多个神经网络的方法提升模型性能，通过结果对比展示集成学习优势。
《人工智能算法（卷3）：深度学习和神经网络》内容丰富实用，涵盖深度学习和神经网络的基础概念、经典模型、前沿技术，还有大量实际案例和示例代码，强烈推荐大家下载阅读！
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